智能公路发展现状与关键技术

借鉴美国自动公路系统(Automated Highway Systems, AHS)技术框架,系统回顾了初级应用、通信技术、绿色能源技术、自动驾驶技术等不同因素驱动下智能公路的概念演化、技术发展和未来变革。根据当前信息技术的发展趋势,在AHS的研究基础上延伸和扩展了智能公路的概念和技术框架,提出了未来智能公路系统的演化方向以及包含信息管理层、网络通信层和感应控制层的智能公路体系架构。同时,瞄准当前主流技术和未来科技发展方向,总结了泛在无线通信、高精度定位与导航、车辆队列控制、无线充电、道路智能材料、道路主动安全控制、面向出行即服务的车路信息交互、基于基础设施的智能决策规划等驱动智能公路快速发展的新兴技术研究现状,并基于这8项关键技术的自身发展特点,提出了未来智能公路技术应用和推广的建议措施;分析了车路协同一体化、智能平行系统、人工智能、交通信息安全、自动驾驶等新兴技术将对未来智能公路发展带来的冲击和影响;系统性地预测了智能公路技术的商业化推广路线以及未来智能公路的应用将进一步降低自动驾驶的技术设备成本,为自动驾驶提供了一个更安全、更稳定和高效的交通环境。研究成果将对当前和未来智能公路的技术研发和工程应用具有一定指导意义。     

新一代智能交通全出行链集成系统设计

智能网联汽车已成为汽车技术发展的大势,通过融合智能网联汽车和智慧交通技术,以自动驾驶车辆的需求为核心,应用深度学习、边缘计算以及领先水平的车路感知融合、车路云控协同等方法,构建"智能网联汽车+智能交通+智慧城市"全出行链场景,实现无人驾驶在智慧道路、智慧停车、智慧园区的综合应用,为后续工程建设、产业化落地提供强大的技术支撑,进一步推动自动驾驶产业的发展。     

IntelliWay-变耦合模块化智慧高速公路系统一体化架构及测评体系

根据当前智慧高速公路系统的发展历程,总结一些典型的车路协同系统逻辑与物理模型。在总结国内外智慧高速公路系统的整体架构之后,提出新一代智慧高速系统的总体架构-IntelliWay,包括智慧高速公路系统分层模块化架构、基于变耦合程度的智能分级和基于事件驱动的数据分发机制。同时,根据当前智慧高速公路系统的主流应用技术,总结车载高精度定位、高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System, ADAS)与车载总线、路侧设备优化、异构网络融合、网络负载均衡、网络信息安全、多传感器融合与协同感知、以用户为中心的场景自适应信息发布、车辆群体协同自动驾驶、基于大数据与人工智能的交通态势预测、车道级主动交通管理、组件式应用服务开发等驱动智慧高速公路系统快速发展的新兴技术研究现状,然后基于以上关键技术的特点提出未来智慧高速公路系统应用的实施建议;分析广播式交通信息服务、主动交通管理、伴随式信息服务、自动驾驶专用道、车辆队列协同驾驶等智慧高速公路系统的典型应用场景,进行智慧高速系统的测评方法分析和相关案例分析。最后,系统性地分析和预测智慧高速系统存在的挑战及未来发展趋势,以...     

交通运输智能化发展概述与智能驾驶展望

"十二五"期间,交通运输要素资源数字化水平稳步提高,智能化水平持续发展,发展环境不断优化;建立了全国重点营运车辆联网联控系统,推动了全国道路货运车辆公共监管与服务平台建设。"十三五"期间,将提升中国交通运输行业的智能化水平。同时,加强自动驾驶和车路协同技术发展统筹规划,支持鼓励自动驾驶和车路协同关键技术创新,开展智能驾驶与车路协同标准化工作,加强自动驾驶和车路协同的测试基地建设,开展车路协同集成与试点示范应用,推动中国智能驾驶技术的发展。     

智能公路技术展示系统设计与实现

交通部公路科学研究院(国家ITS中心)在公路交通综合试验场实现了智能公路技术展示系统。该系统依托该试验场内3.7 km的环形组合试验路,以基于车路协调理念的在途信息服务与驾驶辅助为主题,集成了近年来智能公路研究领域的典型成果,包括基于位置的交通信息服务(LBS)、车道保持辅助驾驶、视距不良条件下的视野拓展(弯道路段障碍物预警)、动态称重WIM与超载预警、IP接入与出行服务等功能,通过技术展示和试乘试驾,为驾驶员和乘客提供信息服务和安全辅助,体验未来信息社会中的公路交通出行方式。展示活动受到了国内外专家学者的广泛关注和好评。本文将主要介绍该展示系统的功能与实现。     

智能交通系统发展与展望

近几年智能交通系统支撑技术日益成熟,空间信息技术、物联网、云计算等新兴技术与概念快速发展,将引领智能交通向车路协同的未来方向发展,建立一个高效、便捷、安全、环保和舒适的综合交通运输体系。     

中国智能公路磁诱导技术研究进展

智能公路系统是ITS的重要组成部分,而磁诱导技术作为智能公路系统的核心和关键技术之一,一直是世界交通发达国家的研发热点。在我国,国家智能交通系统工程技术研究中心(1TSC)从1999年开始率先对该技术进行了深入系统地研究开发,并取得了阶段性研究成果。本文综述我国智能公路磁诱导技术的研究开发进展,重点介绍该技术的基本原理、路面磁性标记、车载设备、道路试验平台以及车道自动保持的试验研究情况,最后简要阐述了磁诱导技术的应用前景。     

高速公路隧道事故风险规避新技术应用分析和探讨

为解决隧道区域事故率偏高且危害性较重等问题，首先，分析隧道常见事故的致因和归纳传统隧道交通事故的应对策略；然后，借助于当前智能网联汽车、现代移动通信、互联网与大数据处理的技术进步，构建基于5G通信的隧道区域自动驾驶与车路协同技术框架，并探讨基于该框架的创新性风险规避策略。本研究顺应智能网联汽车和自动驾驶系统的技术趋势，契合公路隧道提质升级行动的目标需求，通过完善隧道区域的综合预警机制，变传统的隧道事故被动应对为积极主动预防，为实现隧道区域交通要素的智慧化、提升司乘人员的行车体验、增强事故的紧急救援能力和风险管控水平提供新的思路。     

智能网联汽车节能优化关键问题与研究进展

汽车保有量的增加和能耗排放法规日益严格的限制给车辆节能减排提出了巨大挑战，网联化、智能化和电气化是提高未来交通效率和减少公路能源消耗的三大支柱。为了全面了解智能网联汽车节能减排的前沿问题与研究进展，对当前经济驾驶领域的重点问题进行了总体概述。首先，从广义的能量转换角度总结了智能车辆节能优化技术的本质和3个过程，其中Wheels to Distance环节的车辆系统优化是挖掘汽车节能潜力的重要一环，针对其介绍了智能网联汽车节能优化问题的基本数学原理；其次，从智能运输系统的各类非同源异构数据出发，分别从人-车交互、车-车通信、车-路感知三方面阐述来源于"人-车-路"交互体系的智能信息与数据；然后，针对单车智能网联环境下的多维度信息与先进控制技术相结合的关键问题，从考虑道路坡度预测巡航控制、跟车工况预测巡航控制、智能辅助驾驶和车道变换等应用场景进行具体介绍；针对"人-车-路-云"多源异构环境下车辆行为协同节能关键科学问题，从经济驾驶、多车协同节能、道路交叉口车路协同节能和车云协同节能等方面详细介绍研究现状；并进一步介绍电气化公路系统的前瞻性研究，说明融合智能化信息的E-highway节能潜力和智能重型商用车协同节能的未来发展趋势。最后，总结并梳理智能化信息对于提升车辆节能的重要影响，并展望了其在理论与实际层面遇到的挑战。     

“自动驾驶与车路协同”专刊导语

<正>自动驾驶与车路协同是未来交通运输领域的战略制高点,将引发道路交通组织和运行形态的变革,是解决当前道路交通安全、拥堵和污染等重大问题的有力手段。发达国家均在实施推进自动驾驶与车路协同发展的相关行动计划。"十三五"期间,我国科技部在"新能源汽车"和"综合交通运输与智能交通"领域设立了多个重点研发计划来支持该领域的发展,力图促使我国在自动驾驶与车路协同理论研究、场景构建、装备研     

电气化公路技术研究

交通是能源消纳的重要领域，其对社会能源结构的调整和节能减排具有重要的影响和带动作用。在陆路交通方面，轨道交通和小型客运车辆的电气化发展方向相对清晰，而公路货运尚无明确的技术路线。为充分利用清洁能源，减少化石能源在交通领域中的使用，发展并推广电气化公路技术，对重载卡车的蓄电池、燃料电池、混合动力3种电气化方案进行对比分析，结合卡车负载的特点，对不同电气化方案进行评估。研究融合新能源发电及并网、混合动力技术、智能驾驶技术的电气化公路技术，从车辆动力技术、供电线路、受电弓与计费、新能源并网、编组智能驾驶运行5个方面对电气化公路方案进行介绍，可以实现公路货运系统的绿色、安全、高效运行。以10公里线路电气化为例，进行规划和成本估算，构建单车和区域（或路段）电气化的运营成本计算模型，基于燃油消耗和阻力分析2种方法进行计算。对车辆购置及改装、基础设施建设、可再生能源发电、系统环保效益等4个方面进行技术分析与成本测算。从供能技术变革、商业模式和推广路线3个角度对电气化公路技术的未来推广进行论证展望。研究结果表明：电气化公路技术的应用与规模化能够带来巨大的经济与环境收益，其中的混合动力方案与架空线输电方案为面对未来可能的储能技术变革与无线输电普及打下重要的基础，提供了拓展空间，也是重载货车实现智能驾驶的重要步骤；与燃油驱动相比，电驱动百公里成本减少96元，单一重卡年运营成本减少18.8万元，百公里污染物（如：碳氧化物、氮氧化物等）均减少50%以上。     

武汉智能网联汽车配套基础设施及车路协同建设研究

新时代科技革命与产业升级进行得如火如荼,智能网联汽车作为一个新兴产业正快速进入产业化与市场部署阶段,成为汽车行业技术变革的重要突破口。武汉作为国内第一批发展车路协同与智慧城市的“双智”试点城市之一,正在大力促进智能网联车及配套技术的发展和应用。依托武汉光谷区域交通基础设施的工程实例,构建光谷完整的“车路智行的生态系统”,着重研究车路智行一体化的智能网联体系,归纳总结智能网联汽车示范段的建设,为推动自动驾驶、V2X等技术的研发应用进程奠定坚实基础,不断完善光谷智能网联汽车产业链,促进智能网联汽车产业发展。     

国内外车路协同系统发展现状综述

车路协同系统（CVIS）作为智能交通运输系统（ITS）的重要子系统,近年来备受国内外科研人员关注,是世界交通发达国家的研究、发展与应用热点。文中介绍了CVIS的概念以及内涵,介绍了美国IntelliDriveSM、欧洲eSafety、日本Smartway以及我国车路协同的发展情况,并对我国车路协同未来的发展进行了展望。     

公路列车的体系框架与关键技术

环保、安全是交通运输领域备受关注的两大重要问题,智能交通系统(ITS)是解决这两大问题的一种有效方法。公路列车(Road Train)系统作为车用自组织网络(VANETs)在ITS领域的一个特殊应用,通过车车协同,整个公路列车队中,除头车由驾驶员驾驶,其他车辆都受头车发送的控制数据控制其自动驾驶。该系统集成了微电子技术、网络通信技术、多传感器集成技术以及车辆自动控制技术,旨在提高交通运输的安全性以及减少其所带来的环境污染,同时增加驾驶舒适性,其核心思想是通过车车通信的方式实现车辆之间的列队协同列队行驶。首先介绍了公路列车系统的概念,分析了公路列车系统的优点,提出了公路列车系统的体系框架结构,深入讨论了公路列车系统中所包含的关键技术,最后对公路列车系统进行了总结。     

招商车研承建的西部自动驾驶开放测试基地测试系统技术服务项目顺利通过验收

近日,招商局检测车辆技术研究院有限公司(以下简称"招商车研")在重庆市永川区承建的西部自动驾驶开放测试基地——测试系统技术服务项目,顺利通过百度公司和业主单位的验收. 该项目是永川区西部自动驾驶开放测试基地的重要组成部分,覆盖交通流量密集、道路场景丰富的两个交叉路口和一条双向十车道道路,由交通数据采集系统、自动驾驶及车路协同场景库生成系统、车路协同规模测试系统、数字孪生可视化系统等模块组成,具备全年不间断典型场景采集、C-V2 X消息实时转化、车路协同场景可视化回放、真实车辆与虚拟车辆可动态交互等功能.     

车路协同技术在智慧高速建设中应用展望

现代交通问题面临两大主要挑战:交通安全和通行效率,传统的解决方法是采用车辆安全保障和控制诱导等方法,随着近年来我国国民经济的快速发展,汽车总量不断增长,交通问题日益严重,传统解决方法处理起来存在很大的局限性,近年来自动驾驶和车路协同技术的出现,为解决交通安全和通行效率提供了根本性解决方案.但目前受制于技术和成本的限制,无法满足多种复杂情况下无人驾驶,而对于一些稍微简单、结构化的场景,借助车路协同技术有望实现无人驾驶,我国高速公路基本属于封闭式道路,相对市政开放式道路来说,人对交通不利影响得到大幅度遏制,相对环境简单;其次是高速公路道路条件优良,相比市政道路路面、弯道、交叉道口来说,高速公路具有更平整的路面、更简捷的线性、更简单的互通结构,最后高速公路经过三十多年的发展,包括收费、监控、通信等机电设施比较齐全,这些条件更有利于车路协同自动驾驶在智慧高速中的实现.     

iECar交互式电动汽车设计

iECar(Interactive Electric Car)交互式电动汽车采用轮毂电机四轮独立驱动、自动化整车控制系统和面向车路协同与智能交通系统的交互式系统,便于实现智能协同驾驶。文中介绍了iECar的整车设计,包括蕴含未来电动汽车小巧时尚理念的车身外观和适合四轮独立驱动电动汽车的纵向承载而横向不承载式车身结构、基于DSP芯片的自动化整车控制系统、基于ARM处理器的面向车路协同与智能交通系统的交互式系统;分析了iECar试验车的整车性能,结果显示试验性能与计算性能比较一致,验证了整车设计是合理的。     

道路交叉口车路协调实验系统设计与实现

提出了道路交叉口车路协调实验系统框架、实现方法并进行了系统搭建测试。在分析系统功能的基础上进行了系统逻辑框架与系统物理框架设计,实现了各子系统功能,包括：GPS车载定位信息采集、交通控制系统设定、路侧处理单元与车载处理单元程序设计与短程无线通信,在此基础上建立了道路交叉口车路协调实验系统,模拟实际交通运行状态对系统主要性能进行测试。实验结果表明该系统可以完成信号灯状态的车载实时显示,但应进一步提高定位精度与通信效果。实验系统不仅为进一步研究基于车路协调的下一代智能交通运输系统提供了实验平台,还能采集相关的车辆运行数据与驾驶员特征数据。     

驾驶员状态监测系统测试评价方法分析

随着智能驾驶汽车的高速发展，L2级别的高级辅助驾驶系统装车率也越来越高，L3级自动驾驶已逐步实现，而安全自动驾驶还尚未完全落地，当前正处于人机共驾阶段，尽管ADAS系统可以降低交通事故发生率，但疲劳驾驶、分心驾驶和危险驾驶等交通安全“隐形杀手”仍长期存在，给驾驶员和乘客带来生命安全，驾驶员状态监测系统能有效避免疲劳或者分心驾驶引发的交通事故，已经成为避免事故和改善道路驾驶安全的一项关键技术。本文介绍了驾驶员状态监测系统工作原理，分析了目前国内外驾驶员监测系统的测试评价方法，并总结了该系统的未来发展动向。     

自动驾驶系统交通规则符合性仿真验证方法

随着自动驾驶技术的不断发展，高级别自动驾驶车辆逐步在限定区域开展实际道路测试，确保和提高自动驾驶系统安全驾驶能力是当前研究、测试和工程开发的热点难点。面对自动驾驶车辆将长期与人类驾驶车辆混行，并与其他交通参与者遵守同样交通规则的现实需要，提出一种验证和测试自动驾驶系统交通规则符合性的方法，以期降低多车混行条件下的交通安全风险。针对各类交通法律法规语义自动解析技术瓶颈，提出规范化-逻辑化两阶段交通规则数字化模型，基于改进谓词度量时序逻辑框架(Metric Temporal Logic，MTL)，将自然语言交通规则转换为命题、逻辑连接词和时序算子组成的逻辑编码，生成了自动驾驶系统可理解、可执行、可验证的数字化交通规则，并构建了交通规则命题的分级分类体系。提出了一套基于自动驾驶车辆高精度运动轨迹的交通规则符合性验证算法，并搭建仿真试验平台，在高速公路交通场景下开展了试验验证。理论分析与试验表明：精简命题空间、新增时序算子和谓词逻辑词等改进有效提高了原有MTL框架的时间表现能力，解决了时序逻辑性不足等问题，大幅提高了交通规则数字化转换效率，对地方性交通法规和未来交通法规修订提供了良好的兼容性。提出的交通规则符合性验证方法及试验平台可以有效测试自动驾驶系统对现有交通规则的遵守能力，相关成果对提高自动驾驶系统安全性能和未来混行交通安全管控水平具有重要意义。